論文の概要: Integrating Weather Station Data and Radar for Precipitation Nowcasting: SmaAt-fUsion and SmaAt-Krige-GNet

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.16116v1
• Date: Sat, 22 Feb 2025 06:46:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-25 15:52:08.091771
• Title: Integrating Weather Station Data and Radar for Precipitation Nowcasting: SmaAt-fUsion and SmaAt-Krige-GNet
• Title（参考訳）: SmaAt-fUsion と SmaAt-Krige-GNet
• Authors: Aleksej Cornelissen, Jie Shi, Siamak Mehrkanoon,
• Abstract要約: 本研究は,降水量予測のための2つの新しい深層学習アーキテクチャを提案する。 1つのモデルは、畳み込み層を通して気象観測所のデータを統合することで、SmaAt-UNetフレームワークを拡張している。 他のモデルでは、降水マップと気象観測所のデータを組み合わせて、地理統計学的手法であるKrigingを用いて処理する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.475469482534038
• License:
• Abstract: In recent years, data-driven, deep learning-based approaches for precipitation nowcasting have attracted significant attention, showing promising results. However, many existing models fail to fully exploit the extensive atmospheric information available, relying primarily on precipitation data alone. This study introduces two novel deep learning architectures, SmaAt-fUsion and SmaAt-Krige-GNet, specifically designed to enhance precipitation nowcasting by integrating multi-variable weather station data with radar datasets. By leveraging additional meteorological information, these models improve representation learning in the latent space, resulting in enhanced nowcasting performance. The SmaAt-fUsion model extends the SmaAt-UNet framework by incorporating weather station data through a convolutional layer, integrating it into the bottleneck of the network. Conversely, the SmaAt-Krige-GNet model combines precipitation maps with weather station data processed using Kriging, a geo-statistical interpolation method, to generate variable-specific maps. These maps are then utilized in a dual-encoder architecture based on SmaAt-GNet, allowing multi-level data integration. Experimental evaluations were conducted using four years (2016--2019) of weather station and precipitation radar data from the Netherlands. Results demonstrate that SmaAt-Krige-GNet outperforms the standard SmaAt-UNet, which relies solely on precipitation radar data, in low precipitation scenarios, while SmaAt-fUsion surpasses SmaAt-UNet in both low and high precipitation scenarios. This highlights the potential of incorporating discrete weather station data to enhance the performance of deep learning-based weather nowcasting models.
• Abstract（参考訳）: 近年,データ駆動型,深層学習に基づく降水流のアプローチが注目され,有望な結果が示されている。 しかし、既存のモデルの多くは、降水データのみに依存するため、利用可能な広範囲な大気情報を完全に活用することができない。 本研究ではSmaAt-fUsionとSmaAt-Krige-GNetという2つの新しいディープラーニングアーキテクチャを導入し,多変量気象観測データとレーダデータセットを統合することで降水量抑制を図っている。 追加の気象情報を活用することで、これらのモデルは潜在空間における表現学習を改善し、その結果、放送性能が向上する。 SmaAt-fUsionモデルは、気象観測所データを畳み込み層に組み込んでネットワークのボトルネックに組み込むことで、SmaAt-UNetフレームワークを拡張している。 逆に、SmaAt-Krige-GNetモデルでは、降水マップと、地理統計補間法であるKrigingを用いて処理された気象観測所データを組み合わせて、変数固有マップを生成する。 これらのマップは、SmaAt-GNetに基づくデュアルエンコーダアーキテクチャで利用され、マルチレベルデータ統合が可能である。 気象観測所の4年間(2016-2019)とオランダの降雨レーダデータを用いて実験を行った。 その結果,SmaAt-Krige-GNetは降水レーダデータのみに依存する標準SmaAt-UNetよりも低降水シナリオの方が優れており,SmaAt-fUsionは低降水シナリオと高降水シナリオの両方でSmaAt-UNetを上回っていることがわかった。 このことは、深層学習に基づく天気予報モデルの性能を高めるために、個別の気象観測所データを組み込むことの可能性を強調している。

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